DoubleDQN

- 深層強化学習とは深層強化学習は、近年の人工知能分野において特に注目されている技術の一つです。この技術は、まるで人間が試行錯誤しながら学習していく過程を模倣した「強化学習」と、人間の脳の神経回路を参考に作られ、複雑なデータからパターンを抽出することに長けた「深層学習」という二つの技術を組み合わせたものです。従来の技術では、複雑な問題をコンピュータに解決させるためには、人間が一つ一つ手順をプログラムする必要がありました。しかし、深層強化学習を用いることで、人間が事細かに指示を与えなくても、コンピュータ自身が大量のデータから学習し、複雑なタスクをこなせるようになる可能性を秘めています。例えば、チェスや将棋などのゲームを想像してみてください。従来は、コンピュータに勝たせるためには、ゲームのルールや過去の棋譜などを全てプログラムする必要がありました。しかし、深層強化学習を用いることで、コンピュータは自己対戦を通じて経験を積み、人間のチャンピオンにも匹敵するほどの強さを身につけることができるようになったのです。深層強化学習は、ゲームの他にも、ロボットの制御や自動運転技術、創薬など、様々な分野への応用が期待されています。 将来的には、人間の能力を超え、これまで解決できなかった問題を解決する、そんな可能性すら秘めていると言えるでしょう。